M2 Biologie Computationnelle : Analyse, Modélisation et Ingénierie de l'Information Biologique et Médicale

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  • Places available
    42
  • Language(s) of instruction
    French
Présentation
Objectives

Le Master Bioinformatique est axé sur les besoins en recherche et développement de haut niveau des entreprises et des organismes de recherche en bioinformatique, biostatistiques et biotechnologies, auxquelles s'ajoutent les sciences de la santé, de l'environnement, ainsi que l'agronomie.
A l'issue de l'EF M2 AMI2B, les étudiants maîtrisent plusieurs langages de programmation, un certain nombre de méthodes d'algorithmique, d'intelligence artificielle, de statistiques, et de bases de données, pour stocker et analyser des données massives (Big Data) génomiques et biomédicales.
Ils ont par ailleurs approfondi des domaines de la bioinformatique (biologie des systèmes, biologie structurale, génomique fonctionnelle etc). Ils sont capables de :
(i) comprendre les problématiques actuelles de la complexité et de la diversité en biologie et d’être performants en recherche et innovation dans les secteurs de la recherche académique, de l'industrie des biotechnologies, de l’agro-industrie, du domaine pharmaceutique et de la santé ;
(ii) faire face aux nouveaux défis résultant de l'évolution et du développement très rapide des technologies de production de données à haut débit ;
(iii) maîtriser les techniques de l’information associées à l'analyse et à la modélisation des données biomédicales ;
(iv) prendre en charge de manière autonome des projets de développement d'applications dans divers langages de programmation, de proposer des solutions informatiques innovantes et de réaliser les analyses et les développements nécessaires pour tester de nouvelles méthodes et hypothèses pour le vivant.

Location
ORSAY
Course Prerequisites
Étudiants ayant validé un M1 de Bioinformatique (par exemple M1 BIBS ou M1 GENIOMHE du master de Bioinformatique de Paris-Saclay) ou de toute formation jugée équivalente.
Skills
  • Choisir, évaluer et optimiser les différentes méthodes informatiques et statistiques issues de la science des données et de l’intelligence artificielle à utiliser pour analyser des données biologiques massives et hétérogènes.

  • Analyser un problème biologique ou biomédical et concevoir une modélisation ou une résolution de ce problème en s'appuyant sur des méthodes informatiques et statistiques existantes ou en en proposant de nouvelles.

  • S'intégrer dans un projet et travailler de manière collaborative en appliquant une méthode de conduite de projet.

  • Expliquer et présenter oralement et par écrit un projet et des résultats scientifiques, en français et en anglais.

Post-graduate profile

Le Master Bioinformatique vise à une insertion professionnelle des étudiants, tant dans le monde académique (recherche dans les laboratoires ou gestion de plates-formes en bioinformatique), que dans le secteur privé (entreprises de biotechnologies, industries pharmaceutiques, agro-industries). Ils peuvent ainsi :
- accéder à des postes d’ingénieur en bioinformatique, typiquement en R&D, par exemple : concepteur et développeur de Bases de Données et sites web en biologie, santé, agronomie ou environnement ; concepteur et développeur d'algorithmes et de logiciels de bioinformatique ; analyste de données biomédicales ; gestionnaires de plates-formes en bioinformatique.
- ou poursuivre par une thèse en Sciences de la Vie et de la Santé ou en Informatique avec une orientation bioinformatique, par exemple dans les Ecoles doctorales de Paris-Saclay : STIC (Sciences et Technologies de l'Information et de la communication), Interfaces, SDSV (Structure et Dynamique des Systèmes Vivants) et BioSigne (Signalisations et réseaux intégratifs en biologie).

Career prospects

Le parcours type Biologie Computationnelle : Analyse, Modélisation et Ingénierie de l'Information Biologique et Médicale (M1 BIBS - M2 AMI2B) permet une insertion professionnelle rapide des étudiants, tant dans le monde académique (universités et organismes de recherche) que dans le secteur privé (entreprises).
Les diplômés peuvent accéder à des postes d'ingénieur en bioinformatique, typiquement en Recherche et Développement, par exemple :
1) Concepteur et développeur de Bases de Données et de sites web en biologie, santé, agronomie ou environnement,
2) Concepteur et développeur d'algorithmes et de logiciels de bioinformatique,
3) Analyste de données biomédicales,
4) Gestionnaire de plates-formes en bioinformatique ou agronomie.
Les étudiants peuvent poursuivre par une thèse en Sciences de la Vie et de la Santé ou en Informatique. Une orientation bioinformatique ou sciences des données du vivant est privilégiée.

Collaboration(s)
Laboratories

Ecologie Systématique et Evolution
Evolution, génomes, comportement et écologie
Génétique Quantitative et Evolution - Le Moulon
Institut des Sciences des Plantes de Paris-Saclay
Laboratoire de recherche en informatique
Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur
Molecular Imaging Research Center - DRF/JACOB
Données et Algorithmes pour une ville intelligente et durable
Laboratoire de biologie et pharmacologie appliquée
Mathématiques et Informatique Appliquées - Paris
Institute for Integrative Biology of the Cell - DRF/JOLIOT.

Institut de Biologie Intégrative de la Cellule.

Programme

•Le semestre 1 est constitué de 5 groupes d'unités d'enseignement :

Groupe 1 : Informatique avancée pour la biologie
Les étudiants ayant une formation initiale en Informatique de niveau licence suivront deux UEs d'un autre master de 2,5 ECTS chacune, et l'UE "Optimisation combinatoire.
Les étudiants n'ayant pas de formation initiale en Informatique de niveau Licence suivront les trois UEs "Informatique théorique, "Bases de Données avancées : optimisation", et Projet Web".
Les élèves d'AgroParisTech en double cursus suivront obligatoirement l'UE Informatique théorique" et l'UE Bases de Données avancées" : optimisation tandis que l'UE "Optimisation combinatoire sera optionnelle (voir Groupe 5 " spécialisation ).

Groupe 2 : Traitement des données génomiques
Toutes les UEs sont obligatoires pour les étudiants qui sont en simple cursus.
Les élèves d'AgroParisTech en double cursus ne suivront pas l'UE "Métagénomique et génomique des populations pour laquelle ils ont suivi un équivalent. Ils pourront suivre en option l'UE "Génomique comparée et l'UE " NGS - Génomique appliquée et fonctionnelle.

Groupe 3 : Analyse d'images et analyse statistique de données biologiques
Toutes les UEs sont obligatoires pour les étudiants qui sont en simple cursus.
Les élèves d'AgroParisTech en double cursus pourront suivre en option l'UE "Analyse d'images en biologie. Ils devront également suivre les UEs "Apprentissage statistique : étude de cas et "Analyse statistique de données -omiques, s'ils ne suivent pas les UE équivalentes à AgroParisTech.

Groupe 4 : Professionnalisation
Les étudiants qui sont en simple cursus suivront tous l'UE "Enseignement professionnel et au choix l'UE "Projet Meet-U ou l'UE "Projet Hackathon reproductible.
Les élèves d'AgroParisTech en double cursus suivront uniquement l'UE "Projet Hackathon reproductible.

Groupe 5 : Spécialisation
Les étudiants qui sont en simple cursus choisiront trois UEs dans ce groupe.
Les élèves d'AgroParisTech en double cursus pourront suivre en option 2 UEs parmi les suivantes : "Optimisation combinatoire, "Bioinformatique de l'ARN, "Graphes et réseaux biologiques, "Bioinformatique structurale 3 et "UE3 d'un autre Master.ue structurale 3" et "UE3 d'un autre Master".

Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
UE3 d'un autre Master 2
Simulation en biologie 2 12 4 4
Optimisation Combinatoire 2
Méthodologie en Recherche Clinique et Statistiques 2 10 10
Graphes et réseaux biologiques 2 10 10
Bioinformatique structurale 3 2 10 10
Bioinformatique de l'ARN 2 10 10
Anal. de la dynamique des syst. biol 2 12 8
Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
UE2 d'un autre master 2.5
UE1 d'un autre master 2.5
Projet web 3 10 10 10
Optimisation combinatoire 2 10 10
Informatique théorique 2 10 10
Bases de Données Avancées : optimisation 2 12 4 4
Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
Apprentissage statistique : études de cas 2 10 10
Analyse statistique de données -omiques 2 10 10
Analyse d'Images en Biologie 2 8 12
Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
Projet Meet-U 3 6 24 24
Projet Hackathon reproductible 3 11 19 16
Enseignement professionnel 2 10 10
Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
NGS –Génomique fonctionnelle Appliquée 2 4 16
Métagénomique et génomique des populations 2 11 9
Génomique comparée 2 10 10

Le semestre 2 est une mise en situation professionnelle et comprend un seul groupe d'unités d'enseignement, réduit à l'UE stage.

Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
Stage 30 45
Modalités de candidatures
Application period
From 03/02/2020 to 03/07/2020
Compulsory supporting documents
  • Curriculum EU (description of the units of education followed) of the last two years.

  • Curriculum Vitae.

  • Motivation letter.

  • All transcripts of the years / semesters validated since the high school diploma at the date of application.

Additional supporting documents
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